Python Matplotlib：将一个大图拆分成几个子图（子图）

Question

简单地假设我有2个列表：
A - ＆gt;有名单列表['A'，'B'，'C'，'D'，'E'，'F'，'G'，'H']
B - ＆gt;有值列表[5,7,3,8,2,9,1,3]
A将是X轴标签的名称，B中的相应值将是图形的高度（即Y轴）。

%matplotlib inline
import pandas as pd
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.pyplot as plt
from operator import itemgetter

rcParams.update({'figure.autolayout': True})
plt.figure(figsize=(14,9), dpi=600)

reso_names = ['A','B','C','D','E','F','G','H']
reso_values = [5,7,3,8,2,9,1,3]
plt.bar(range(len(reso_values)), reso_values, align='center')
plt.xticks(range(len(reso_names)), list(reso_names), rotation='vertical')

plt.margins(0.075)
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
plt.title('Graph', {'family' : 'Arial Black',
        'weight' : 'bold',
        'size'   : 22})
plt.show()

此代码提供以下输出：

但是我希望它能够为每2个值生成子图。在这种情况下，应该有4个子图：

• 第一张图有'A'和'B'
• 第二张图有'C'和'D'
• 第3图有“E”和“F”
• 第四张图有'G'和'H'

这种分裂应该动态完成（不是4个不同的循环，它应该将图形分成2个单位，取决于输入的大小，如果列表A有10个值，那么它应该给出5个子图）。

我想出了如何将图形分成两半，每个都有一半，但我需要使用每个图形的N步长来实现它（本例中的N为2）。
我将图形分成两个相等的子图的代码是：

%matplotlib inline
import pandas as pd
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.pyplot as plt
from operator import itemgetter

rcParams.update({'figure.autolayout': True})
plt.figure(figsize=(14,9), dpi=600)

reso_names = ['A','B','C','D','E','F','G','H']
reso_values = [5,7,3,8,2,9,1,3]

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, sharey=True, figsize=(14,18), dpi=50)
size = int(len(reso_values))
half = int( size/2 )

fig.suptitle('Graph', 
          **{'family': 'Arial Black', 'size': 22, 'weight': 'bold'})

for ax, start, end in zip(axs, (0, half), (half, size)):
    names, values = list(reso_names[start:end]), reso_values[start:end]
    ax.bar(range(len(values)), values, align='center')
    ax.set_xlabel('X-Axis')
    ax.set_ylabel('Y-Axis')
    ax.set_xticks(range(len(names)))
    ax.set_xticklabels(names, rotation='vertical')
    ax.set_xlim(0, len(names))
fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.95)
plt.show()

这给了我：

我只是希望程序根据分割数N动态地将图形分割成子图。

Answer 1

您可以使用以下代码直接将带有String(value)元素的values / names列表分割为size个size//N + 1元素列表：

N

请注意，如果N不分割大小，则最后一个子列表将包含更少的元素。

然后你只需执行一个zip并在不同的图表中绘制每个子列表：

N=3
sublists_names = [reso_names[x:x+N] for x in range(0, len(reso_names), N)]
sublists_values = [reso_values[x:x+N] for x in range(0, len(reso_values), N)]

如果列表不能被N分割，您可以取消注释最后一个注释行，以便栏在最后一个子图上保持注释：（import pandas as pd from matplotlib import rcParams import matplotlib.pyplot as plt from operator import itemgetter rcParams.update({'figure.autolayout': True}) plt.figure(figsize=(14,9), dpi=600) reso_names = ['A','B','C','D','E','F','G','H'] reso_values = [5,7,3,8,2,9,1,3] N=3 sublists_names = [reso_names[x:x+N] for x in range(0, len(reso_names), N)] sublists_values = [reso_values[x:x+N] for x in range(0, len(reso_values), N)] size = int(len(reso_values)) fig, axs = plt.subplots(nrows=size//N+1, sharey=True, figsize=(14,18), dpi=50) fig.suptitle('Graph', **{'family': 'Arial Black', 'size': 22, 'weight': 'bold'}) for ax, names, values in zip(axs, sublists_names, sublists_values): ax.bar(range(len(values)), values, align='center') ax.set_xlabel('X-Axis') ax.set_ylabel('Y-Axis') ax.set_xticks(range(len(names))) ax.set_xticklabels(names, rotation='vertical') ax.set_xlim(0, len(names)) #ax.set_xlim(0, N) fig.subplots_adjust(bottom=0.05, top=0.95) plt.show() ）：